Introduzione
La moderna generazione di immagini tramite IA affonda le sue radici nelle scoperte rivoluzionarie nel campo del deep learning della metà degli anni 2010. A partire dal 2014 circa, i ricercatori hanno iniziato a sviluppare reti neurali in grado di generare immagini completamente nuove anziché limitarsi a riconoscerle. I primi modelli generativi profondi erano in grado di produrre solo immagini minuscole e sfocate, ma i rapidi progressi hanno presto portato alla creazione di immagini fotorealistiche ad alta risoluzione su richiesta.
Questo articolo ripercorre la storia accademica della generazione di immagini tramite IA nell'era del deep learning, dall'avvento delle Generative Adversarial Networks (GAN) nel 2014 ai potenti modelli di diffusione odierni in grado di dipingere immagini a partire da un semplice prompt di testo. Lungo il percorso, vedremo come la qualità dei modelli, la risoluzione, il controllo semantico e l'accessibilità siano migliorati notevolmente, inaugurando una rivoluzione nell'IA creativa.
GAN: le reti generative avversarie danno il via a una rivoluzione (2014)
- Introdotte da Ian Goodfellow et al. nel 2014.
- Generatore e discriminatore in un ciclo di addestramento avversario.
- I primi modelli producevano immagini a bassa risoluzione (ad esempio, 32x32).
- DCGAN (2015) ha introdotto architetture convoluzionali.
- Progressive GAN (2017) ha consentito la sintesi di immagini ad alta risoluzione (1024×1024).
- BigGAN (2018): GAN condizionate dalla classe addestrate su ImageNet.
- Limiti principali: collasso della modalità, instabilità dell'addestramento.
VAE e modelli autoregressivi a livello di pixel (2014-2016)
- Autoencoder variazionali (VAE) di Kingma & Welling (2013): spazio latente probabilistico + trucco di riparametrizzazione.
- Pro: addestramento stabile, spazio latente interpretabile.
- Contro: output di immagini sfocate.
- PixelRNN / PixelCNN (2016): modellazione autoregressiva dei pixel.
- Generazione estremamente lenta ma buona stima della densità.
StyleGAN e perfezionamenti GAN (2017-2019)
- StyleGAN di Karras et al. (2018-2019):
- Spazio latente intermedio + controllo dello stile per livello.
- Separazione non supervisionata degli attributi semantici (ad es. posa, sorriso).
- Sintesi di volti altamente fotorealistici 1024×1024.
- StyleGAN2 (2020): qualità dell'immagine e stabilità di addestramento migliorate.
- Altre innovazioni: Wasserstein GAN (WGAN), WGAN-GP.
VQ-VAE e Transformers (2017–2021)
- VQ-VAE (2017): immagine → token discreti tramite codebook.
- Consente l'uso di transformer per modellare sequenze di immagini.
- VQ-VAE-2 (2019): latenti gerarchici multiscala.
- Image GPT (2020): trasformatori autoregressivi su sequenze di pixel.
- DALL·E (2021) di OpenAI:
- Trasformatore in stile GPT su token di testo + immagine.
- Genera immagini 256×256 da prompt in linguaggio naturale.
VQ-GAN: combinazione di trasformatori e apprendimento avversario (2021)
- VQ-GAN (2021): combina VQ-VAE + perdita GAN.
- Il decodificatore produce immagini più nitide rispetto al VQ-VAE standard.
- Utilizzato nelle pipeline di generazione guidate da CLIP.
I modelli di diffusione prendono il sopravvento (2020-2022)
- DDPM (Ho et al., 2020): Modelli probabilistici di diffusione con denoising.
- Si parte dal rumore → denoising passo dopo passo.
- Elevata fedeltà dell'immagine, nessuna instabilità dell'addestramento avversario.
- Diffusione guidata dal classificatore e architetture migliorate (Nichol & Dhariwal, 2021).
- Output più stabili e diversificati rispetto alle GAN.
Il boom della generazione di immagini da testo (2021-2022)
DALL·E 2 (2022)
- Generazione basata sulla diffusione + guida CLIP.
- Risoluzione 1024×1024, ritocco, variazioni immediate.
- Importante passo avanti nel fotorealismo e nel controllo semantico.
Google Imagen (2022)
- Utilizza il modello linguistico T5 per una migliore comprensione del testo.
- Architettura del modello di diffusione latente.
- Supera i benchmark delle preferenze umane.
Midjourney (2022–)
- Laboratorio di ricerca indipendente.
- Generazioni stilizzate artisticamente, molto popolari nei settori creativi.
Stable Diffusion (2022)
- Modello di diffusione latente open source sviluppato da CompVis + Stability AI.
- Funziona su GPU consumer (~2,4 GB di VRAM).
- Accesso democratizzato alla generazione di immagini di alta qualità a partire da testo.
Tendenze e progressi chiave
Qualità dell'immagine e risoluzione
- Da immagini sfocate 32×32 (2014) → fotorealismo 1024×1024 (2022).
- GAN: primo grande balzo in avanti in termini di fedeltà.
- Modelli di diffusione: maggiore diversità + nitidezza.
Controllo semantico
- GAN: modifiche dello spazio latente ed etichette di classe.
- DALL·E/Imagen: condizionamento del prompt del testo completo.
- Inpainting, editing e generazione compositiva.
Accessibilità
- Da uso esclusivamente di laboratorio a utilizzo globale:
- Strumenti open source (ad es. Stable Diffusion).
- App web e API.
- Creatori e non programmatori ora utilizzano attivamente l'IA generativa.
Conclusione
Dalle GAN del 2014 alla diffusione open source del text-to-image nel 2022, la generazione di immagini tramite IA si è trasformata da curiosità accademica a strumento creativo onnipresente. Il campo si è evoluto attraverso:
- Realismo basato su GAN,
- Comprensione semantica guidata da Transformer,
- Modelli di diffusione che consentono una qualità e un controllo dell'immagine senza precedenti.
Le direzioni future includono la generazione di video, la creazione di risorse 3D e una più stretta integrazione con i sistemi linguistici e multimodali. Il ritmo dell'innovazione suggerisce che la prossima generazione di IA visiva sarà ancora più immersiva, interattiva e accessibile.